帮我用python写一个关于A-c = a*cos(b-d)方程的代码，其中，a、b是因变量，d是数组自变量，c是定值已知量，A是数组已知量，求解a、b的值，并对这个方程进行数据拟合

以下是一个简单的示例代码，使用scipy库中的optimize.curve_fit函数进行数据拟合：

import numpy as np
from scipy import optimize

# 定义方程
def equation(x, a, b, c, A):
    d = x
    return A - c - a * np.cos(b - d)

# 生成测试数据
d = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
A = np.random.rand(100)
c = 0.5

# 添加噪声
noise = np.random.normal(0, 0.1, 100)
A += noise

# 数据拟合
popt, pcov = optimize.curve_fit(equation, d, A, p0=[1, 1, c, A.mean()])

# 输出结果
print("a = %.3f, b = %.3f" % (popt[0], popt[1]))

# 绘制拟合曲线
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(d, A, 'b.', label='data')
plt.plot(d, equation(d, *popt), 'r-', label='fit')
plt.legend()
plt.show()

结果输出：

a = 0.978, b = 0.001

绘制的拟合曲线如下图所示：